Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: BLOK INŻYNIERYJNO-EKONOMICZNO-ARTYSTYCZNY

Sylabus przedmiotu Szacowanie niepewności pomiarowych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Szkoła Doktorska
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Szacowanie niepewności pomiarowych
Specjalność BLOK INFORMATYCZNO-ELEKTRYCZNO-MECHANICZNY
Jednostka prowadząca Środowiskowe Laboratorium Miernictwa
Nauczyciel odpowiedzialny Paweł Majda <Pawel.Majda@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 0,5 ECTS (formy) 0,5
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 6 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 8 0,51,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Rachunek rózniczkowy, algebra
W-2Wiadomosci z podstaw statystyki matematycznej takie jak: pojecie zmiennej losowej, wariancji oraz odchylenia standardowego, testowanie hipotez statystycznych, szacowanie parametrów rozkładu prawdopodobienstwa.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ukształtowanie umiejetnosci klasyfikacji błedów i ich zródeł.
C-2Ukształtowanie umiejętności szacowania niepewności pomiaru wg międzynarodowego standardu "JCGM 100 - Evaluation of measurement data − Guide to the expression of uncertainty in measurement" czyli tzw. "Przewodnika GUM".

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Pojęcia podstawowe z zakresu statystyki matematycznej (rozkład prawdopodobieństwa miary rozrzutu, korelacja zmiennych losowych, centralne twierdzenie graniczne rachunku prawdopodobieństwa itp.). Błędy się sumują” – co to znaczy i jak to rozumiesz? Pojęcia: błędu, niepewności, dokładności, poprawki, maksymalnego błędu granicznego. Źródła błędów pomiarów (wyposażenia metrologicznego, metody, oddziaływania warunków środowiskowych, osobowe) i miary ich niepewności. Pojęcia podstawowe z zakresu szacowania niepewności pomiaru (niepewność standardowa, złożona i rozszerzona, współczynnik rozszerzenia, szacowanie metodą typu A i B, budżet niepewności). "Skrócony przepis" szacowania niepewności pomiaru, przypadki szczególne. Reguły orzekania o zgodności wyrobu ze specyfikacją. Prawo propagacji w analizie zmiennych skorelowanych. Komputerowe symulacje szacowania niepewności pomiarów metodą Monte Carlo. Rozszerzenie Monte Carlo dla modeli wielu zmiennych wejściowych i wyjściowych. Szacowanie niepewności z użyciem efektywnej liczby stopni swobody; wzór Welcha-Sattertwaite'a. Metoda ścisłego szacowania niepewności pomiarów. Praktyczne ćwiczenia szacowania niepewności pomiarów.8
8

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajeciach8
A-W-2studiowanie przedmiotu4
A-W-3uczestnictwo w zaliczeniu1
A-W-4konsultacje2
15

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISD_4-_IEM04.2_W01
Efektem kształcenia będzie posiadanie poszerzonej, teoretycznie zakotwiczonej wiedzy związanej z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową, a także zaawansowanej wiedzy dotyczącej prowadzenia badań naukowych, metodologii pracy naukowej, przygotowywania publikacji i prezentacji wyników. Absolwent będzie świadomy zasad upowszechniania wyników pracy naukowej, w tym w kontekście otwartego dostępu. Posiądzie także pełne zrozumienie fundamentalnych dylematów współczesnej cywilizacji, zwłaszcza w odniesieniu do najnowszych osiągnięć naukowych w obszarze reprezentowanej dziedziny i dyscypliny. Ta kompleksowa wiedza obejmie również aspekty statystyki matematycznej oraz umiejętność praktycznego stosowania pojęć związanych z błędami pomiarów, niepewnościami, szacowaniem, analizą zmiennych skorelowanych i technikami symulacji Monte Carlo. Dzięki temu, absolwent będzie gotów nie tylko zanurzyć się w najnowszych osiągnięciach nauki, ale także skutecznie przyczyniać się do rozwoju dziedziny w rozpatrywanym przez siebie obszarze, prezentując swoje wyniki w sposób dostępny i zrozumiały dla społeczeństwa.
ISD_4-_W02, ISD_4-_W03C-2, C-1T-W-1M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISD_4-_IEM04.2_K01
Efektem kształcenia będzie nabycie kompetencji umożliwiających zrozumienie i krytyczną analizę osiągnięć naukowych oraz własnego wkładu w rozwój dziedziny i dyscypliny. Absolwent będzie świadomy konieczności twórczego podejścia do rozwiązywania wyzwań cywilizacyjnych, zarówno społecznych, badawczych, jak i twórczych. Posiądzie umiejętność inicjowania działań na rzecz interesu publicznego, będąc jednocześnie przedsiębiorczym myślicielem. Nabędzie także umiejętności praktyczne w zakresie praktycznych zastosowań statystyki matematycznej, rozumiejąc pojęcia kluczowe dla pomiarów, błędów, niepewności, oraz będąc w stanie skutecznie szacować i analizować niepewności pomiarowe wg międzynarodowego standardu. Dzięki zdobytym umiejętnościom, absolwent będzie gotów do efektywnego wkładu w rozwój naukowy, społeczny i twórczy, oraz do praktycznego stosowania wiedzy w praktyce, realizując przy tym wysokie standardy analizy i rozumienia problemów w obszarze reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
ISD_4-_K01, ISD_4-_K02C-2, C-1T-W-1M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISD_4-_IEM04.2_W01
Efektem kształcenia będzie posiadanie poszerzonej, teoretycznie zakotwiczonej wiedzy związanej z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową, a także zaawansowanej wiedzy dotyczącej prowadzenia badań naukowych, metodologii pracy naukowej, przygotowywania publikacji i prezentacji wyników. Absolwent będzie świadomy zasad upowszechniania wyników pracy naukowej, w tym w kontekście otwartego dostępu. Posiądzie także pełne zrozumienie fundamentalnych dylematów współczesnej cywilizacji, zwłaszcza w odniesieniu do najnowszych osiągnięć naukowych w obszarze reprezentowanej dziedziny i dyscypliny. Ta kompleksowa wiedza obejmie również aspekty statystyki matematycznej oraz umiejętność praktycznego stosowania pojęć związanych z błędami pomiarów, niepewnościami, szacowaniem, analizą zmiennych skorelowanych i technikami symulacji Monte Carlo. Dzięki temu, absolwent będzie gotów nie tylko zanurzyć się w najnowszych osiągnięciach nauki, ale także skutecznie przyczyniać się do rozwoju dziedziny w rozpatrywanym przez siebie obszarze, prezentując swoje wyniki w sposób dostępny i zrozumiały dla społeczeństwa.
2,0
3,0udzielenei więcej od 50% poprawnych odpowiedzi na zaliczeniu pisemnym
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISD_4-_IEM04.2_K01
Efektem kształcenia będzie nabycie kompetencji umożliwiających zrozumienie i krytyczną analizę osiągnięć naukowych oraz własnego wkładu w rozwój dziedziny i dyscypliny. Absolwent będzie świadomy konieczności twórczego podejścia do rozwiązywania wyzwań cywilizacyjnych, zarówno społecznych, badawczych, jak i twórczych. Posiądzie umiejętność inicjowania działań na rzecz interesu publicznego, będąc jednocześnie przedsiębiorczym myślicielem. Nabędzie także umiejętności praktyczne w zakresie praktycznych zastosowań statystyki matematycznej, rozumiejąc pojęcia kluczowe dla pomiarów, błędów, niepewności, oraz będąc w stanie skutecznie szacować i analizować niepewności pomiarowe wg międzynarodowego standardu. Dzięki zdobytym umiejętnościom, absolwent będzie gotów do efektywnego wkładu w rozwój naukowy, społeczny i twórczy, oraz do praktycznego stosowania wiedzy w praktyce, realizując przy tym wysokie standardy analizy i rozumienia problemów w obszarze reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
2,0
3,0udzielenie więcej od 50% poprawnych odpowiedzi na zaliczeniu pisemnym
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. JCGM 100: Evaluation of measurement data − Guide to the expression of uncertainty in measurement., Geneva, 2008
  2. JCGM 101: Evaluation of measurement data − Supplement 1 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” − Propagation of distributions using a Monte Carlo method., 2008
  3. JCGM 102: Evaluation of measurement data − Supplement 2 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” − Extension to any number of output quantities., 2011

Literatura dodatkowa

  1. JCGM 103: Evaluation of measurement data – Supplement 3 to the "Guide to the expression of uncertainty in measurement" – Modelling (ISO/IEC Guide 98-3-3)
  2. JCGM 104: Evaluation of measurement data − An introduction to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” and related documents., 2009
  3. JCGM 105: Evaluation of measurement data – Concepts and basic principles (ISO/IEC Guide 98-2)
  4. JCGM 106: Evaluation of measurement data - The role of measurement uncertainty in conformity assessment., 2012
  5. JCGM 107 – Evaluation of measurement data – Applications of the least-squares method (ISO/IEC Guide 98-5)
  6. JCGM GUM-6:2020 Guide to the expression of uncertainty in measurement - Part 6: Developing and using measurement models., 2020
  7. PKN-ISO/IEC Guide 99. Międzynarodowy słownik metrologii. Pojęcia podstawowe i ogólne oraz terminy z nimi związane (VIM).

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pojęcia podstawowe z zakresu statystyki matematycznej (rozkład prawdopodobieństwa miary rozrzutu, korelacja zmiennych losowych, centralne twierdzenie graniczne rachunku prawdopodobieństwa itp.). Błędy się sumują” – co to znaczy i jak to rozumiesz? Pojęcia: błędu, niepewności, dokładności, poprawki, maksymalnego błędu granicznego. Źródła błędów pomiarów (wyposażenia metrologicznego, metody, oddziaływania warunków środowiskowych, osobowe) i miary ich niepewności. Pojęcia podstawowe z zakresu szacowania niepewności pomiaru (niepewność standardowa, złożona i rozszerzona, współczynnik rozszerzenia, szacowanie metodą typu A i B, budżet niepewności). "Skrócony przepis" szacowania niepewności pomiaru, przypadki szczególne. Reguły orzekania o zgodności wyrobu ze specyfikacją. Prawo propagacji w analizie zmiennych skorelowanych. Komputerowe symulacje szacowania niepewności pomiarów metodą Monte Carlo. Rozszerzenie Monte Carlo dla modeli wielu zmiennych wejściowych i wyjściowych. Szacowanie niepewności z użyciem efektywnej liczby stopni swobody; wzór Welcha-Sattertwaite'a. Metoda ścisłego szacowania niepewności pomiarów. Praktyczne ćwiczenia szacowania niepewności pomiarów.8
8

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajeciach8
A-W-2studiowanie przedmiotu4
A-W-3uczestnictwo w zaliczeniu1
A-W-4konsultacje2
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISD_4-_IEM04.2_W01Efektem kształcenia będzie posiadanie poszerzonej, teoretycznie zakotwiczonej wiedzy związanej z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową, a także zaawansowanej wiedzy dotyczącej prowadzenia badań naukowych, metodologii pracy naukowej, przygotowywania publikacji i prezentacji wyników. Absolwent będzie świadomy zasad upowszechniania wyników pracy naukowej, w tym w kontekście otwartego dostępu. Posiądzie także pełne zrozumienie fundamentalnych dylematów współczesnej cywilizacji, zwłaszcza w odniesieniu do najnowszych osiągnięć naukowych w obszarze reprezentowanej dziedziny i dyscypliny. Ta kompleksowa wiedza obejmie również aspekty statystyki matematycznej oraz umiejętność praktycznego stosowania pojęć związanych z błędami pomiarów, niepewnościami, szacowaniem, analizą zmiennych skorelowanych i technikami symulacji Monte Carlo. Dzięki temu, absolwent będzie gotów nie tylko zanurzyć się w najnowszych osiągnięciach nauki, ale także skutecznie przyczyniać się do rozwoju dziedziny w rozpatrywanym przez siebie obszarze, prezentując swoje wyniki w sposób dostępny i zrozumiały dla społeczeństwa.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISD_4-_W02Posiada poszerzoną, podbudowaną teoretycznie wiedzę, związaną z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową oraz wiedzę szczegółową na zaawansowanym poziomie w zakresie prowadzonych badań naukowych, metodologii pracy naukowej, przygotowania publikacji i prezentacji wyników prowadzonych badań oraz zasady upowszechniania wyników pracy naukowej, także w trybie otwartego dostępu
ISD_4-_W03Zna i rozumie fundamentalne dylematy współczesnej cywilizacji, również w odniesieniu do najnowszych osiągnięć naukowych w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności szacowania niepewności pomiaru wg międzynarodowego standardu "JCGM 100 - Evaluation of measurement data − Guide to the expression of uncertainty in measurement" czyli tzw. "Przewodnika GUM".
C-1Ukształtowanie umiejetnosci klasyfikacji błedów i ich zródeł.
Treści programoweT-W-1Pojęcia podstawowe z zakresu statystyki matematycznej (rozkład prawdopodobieństwa miary rozrzutu, korelacja zmiennych losowych, centralne twierdzenie graniczne rachunku prawdopodobieństwa itp.). Błędy się sumują” – co to znaczy i jak to rozumiesz? Pojęcia: błędu, niepewności, dokładności, poprawki, maksymalnego błędu granicznego. Źródła błędów pomiarów (wyposażenia metrologicznego, metody, oddziaływania warunków środowiskowych, osobowe) i miary ich niepewności. Pojęcia podstawowe z zakresu szacowania niepewności pomiaru (niepewność standardowa, złożona i rozszerzona, współczynnik rozszerzenia, szacowanie metodą typu A i B, budżet niepewności). "Skrócony przepis" szacowania niepewności pomiaru, przypadki szczególne. Reguły orzekania o zgodności wyrobu ze specyfikacją. Prawo propagacji w analizie zmiennych skorelowanych. Komputerowe symulacje szacowania niepewności pomiarów metodą Monte Carlo. Rozszerzenie Monte Carlo dla modeli wielu zmiennych wejściowych i wyjściowych. Szacowanie niepewności z użyciem efektywnej liczby stopni swobody; wzór Welcha-Sattertwaite'a. Metoda ścisłego szacowania niepewności pomiarów. Praktyczne ćwiczenia szacowania niepewności pomiarów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0udzielenei więcej od 50% poprawnych odpowiedzi na zaliczeniu pisemnym
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISD_4-_IEM04.2_K01Efektem kształcenia będzie nabycie kompetencji umożliwiających zrozumienie i krytyczną analizę osiągnięć naukowych oraz własnego wkładu w rozwój dziedziny i dyscypliny. Absolwent będzie świadomy konieczności twórczego podejścia do rozwiązywania wyzwań cywilizacyjnych, zarówno społecznych, badawczych, jak i twórczych. Posiądzie umiejętność inicjowania działań na rzecz interesu publicznego, będąc jednocześnie przedsiębiorczym myślicielem. Nabędzie także umiejętności praktyczne w zakresie praktycznych zastosowań statystyki matematycznej, rozumiejąc pojęcia kluczowe dla pomiarów, błędów, niepewności, oraz będąc w stanie skutecznie szacować i analizować niepewności pomiarowe wg międzynarodowego standardu. Dzięki zdobytym umiejętnościom, absolwent będzie gotów do efektywnego wkładu w rozwój naukowy, społeczny i twórczy, oraz do praktycznego stosowania wiedzy w praktyce, realizując przy tym wysokie standardy analizy i rozumienia problemów w obszarze reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISD_4-_K01Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy uzyskanego dorobku naukowego oraz wkładu wyników własnej działalności badawczej w rozwój reprezentowanej dziedziny i dyscypliny
ISD_4-_K02Rozumie obowiązek twórczego poszukiwania odpowiedzi na wyzwania cywilizacyjne, w szczególności na zobowiązania społeczne, badawcze i twórcze, ma świadomość inicjowania działań na rzecz interesu publicznego, myślenia w sposób przedsiębiorczy oraz opracowania naukowego dla nowych zjawisk i problemów w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności szacowania niepewności pomiaru wg międzynarodowego standardu "JCGM 100 - Evaluation of measurement data − Guide to the expression of uncertainty in measurement" czyli tzw. "Przewodnika GUM".
C-1Ukształtowanie umiejetnosci klasyfikacji błedów i ich zródeł.
Treści programoweT-W-1Pojęcia podstawowe z zakresu statystyki matematycznej (rozkład prawdopodobieństwa miary rozrzutu, korelacja zmiennych losowych, centralne twierdzenie graniczne rachunku prawdopodobieństwa itp.). Błędy się sumują” – co to znaczy i jak to rozumiesz? Pojęcia: błędu, niepewności, dokładności, poprawki, maksymalnego błędu granicznego. Źródła błędów pomiarów (wyposażenia metrologicznego, metody, oddziaływania warunków środowiskowych, osobowe) i miary ich niepewności. Pojęcia podstawowe z zakresu szacowania niepewności pomiaru (niepewność standardowa, złożona i rozszerzona, współczynnik rozszerzenia, szacowanie metodą typu A i B, budżet niepewności). "Skrócony przepis" szacowania niepewności pomiaru, przypadki szczególne. Reguły orzekania o zgodności wyrobu ze specyfikacją. Prawo propagacji w analizie zmiennych skorelowanych. Komputerowe symulacje szacowania niepewności pomiarów metodą Monte Carlo. Rozszerzenie Monte Carlo dla modeli wielu zmiennych wejściowych i wyjściowych. Szacowanie niepewności z użyciem efektywnej liczby stopni swobody; wzór Welcha-Sattertwaite'a. Metoda ścisłego szacowania niepewności pomiarów. Praktyczne ćwiczenia szacowania niepewności pomiarów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0udzielenie więcej od 50% poprawnych odpowiedzi na zaliczeniu pisemnym
3,5
4,0
4,5
5,0